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[美]朱迪亚·珀尔(Judea Pearl)

中信出版集团股份有限公司

江生

2019-7-1

374

69.00元

精装

9787521705072

图书标签: 人工智能思维方法因果推断方法论思维科普因果统计学

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发表于2024-12-31

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图书描述

在本书中，人工智能领域的权威专家朱迪亚·珀尔及其同事领导的因果关系革命突破多年的迷雾，厘清了知识的本质，确立了因果关系研究在科学探索中的核心地位。

而因果关系科学真正重要的应用则体现在人工智能领域。作者在本书中回答的核心问题是：如何让智能机器像人一样思考？换言之，“强人工智能”可以实现吗？借助因果关系之梯的三个层级逐步深入地揭示因果推理的本质，并据此构建出相应的自动化处理工具和数学分析范式，作者给出了一个肯定的答案。作者认为，今天为我们所熟知的大部分机器学习技术，都建基于相关关系，而非因果关系。要实现强人工智能，乃至将智能机器转变为具有道德意识的有机体，我们就必须让机器学会问“为什么”，也就是要让机器学会因果推理，理解因果关系。或许，这正是我们能对准备接管我们未来生活的智能机器所做的最有意义的工作。

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著者简介

朱迪亚·珀尓(Judea Pearl)，现加州大学洛杉矶分校计算机科学教授，“贝叶斯网络”之父，2011年因创立因果推理演算法获得图灵奖，同时也是美国国家科学院院士，IEEE智能系统名人堂第一批10位入选者之一。

目前已出版3本关于因果关系科学的经典著作，分别为《启发法》(1984)、《智能系统中的概率推理》(1988)和《因果论：模型、论证、推理》(2009)。他还获得过多项顶级科学荣誉，包括认知科学领域的鲁梅哈特奖、物理学及技术领域的富兰克林奖章以及科学哲学领域的拉卡托斯奖。

达纳·麦肯齐(Dana Mackenzie)，普林斯顿大学数学博士，自由科学记者，知名科普作家，著有《无言的宇宙》等作品，其学术论文多次收录于《科学》《新科学家》《科学美国》《探索》等重量级期刊。

图书目录

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

厉害大了，搞清因果机制是社会科学想追求的目标，却还处于一片混沌，这本书好像又让世界清亮了些。另外，此书某个二星评价差点让我笑喷，他的评价就让我想到那种对你的研究完全不懂的答辩专家，给你提问题时只会说：“你的ppt格式做的不规范！差评！”

评分☆☆☆☆☆

年度“烧脑挑战”

评分☆☆☆☆☆

里程碑式的作品。真理掌握在少数人手中，庸人对于自己不理解的事情自有自己的解释方法。很多人看不懂，还要强行评论，汗。

评分☆☆☆☆☆

里程碑式的作品。真理掌握在少数人手中，庸人对于自己不理解的事情自有自己的解释方法。很多人看不懂，还要强行评论，汗。

评分☆☆☆☆☆

关于因果推断的实例引人入胜，提供了因果框架的分析思路，夹杂着幽默风趣的学术八卦（对不起小小地黑了Rubin一下）。Pearl认为，思维比数据更聪明，在分析问题时需要借助主观判断的因果图，而不是一味的数据驱动。只有让计算机实现从预测到干预再到反事实的上升，才有可能制造出强人工智能。

读后感

评分☆☆☆☆☆

The ladder of causation Association Predictions based on passive observations Intervention Involving not just seeing but changing what is Counterfactuals Not only experiments, but also need the model of the underlying causal process--"theory" or "a law of n...

评分☆☆☆☆☆

这些人发明了如此简单而常用的东西，以至所有人都忘了这些东西也需要人发明出来。非常匆忙地读了一遍之后，脑子里第一时间浮现的是小说《好兆头》里的这句话，它基本上是我对这本书印象的完美概括。经济学专业的学生，如果选过一些 policy evaluation 和 causal inference 方...

评分☆☆☆☆☆

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